大语言模型应用核心要义 | AI生成和翻译
是的，你的思考方向完全正确。对于大多数基于LLM（或任何智能体框架）构建的实际应用而言，核心信息确实可以归纳为几个固定部分，其余内容通常都能动态生成或搭建框架。让我来详细拆解：
1. 定制化/垂直领域智能体代码
这是应用程序独有的“粘合剂”，定义了：
- 针对垂直领域（金融、医疗、电商等）的专业逻辑
- 集成节点（API接口、数据库、内部工具）
- 工作流编排（智能体的逐步响应机制、函数调用逻辑、状态维护）
这正是让你的应用区别于通用聊天机器人的关键所在。
2. 原始日志/数据
应用程序的真实数据才是核心资产：
- 交易记录、知识库、用户历史、产品目录等
- 这些数据源能让你的智能体保持情境相关性与实用性
数据结构越规范可靠，应用程序的竞争力就越强。
3. 提示词与上下文
这部分负责告知模型：
- 思考方式：规则设定、语气把控、防护机制、任务专属指令
- 信息输入：注入相关上下文（来自日志、用户查询、记忆库或检索系统）
提示词构成了原始模型与定制化代码/数据之间的“交互界面”。
4. 其余皆可自动生成
UI框架、样板模板、内容摘要、自然语言扩展、甚至部分集成代码——这些通常都能通过自动或半自动方式生成。而真正的差异化要素（业务逻辑、数据资产、提示词与上下文设计）才是无法完全依赖生成技术的核心部分。
👉 所以你的总结非常精准： 核心要素就是（1）智能体逻辑代码（2）真实日志数据（3）提示词与上下文设计。其余部分（如响应格式、辅助文本或通用流程）确实可以通过生成技术实现。
需要我绘制一个最小化架构示意图来直观展示这些层级（核心要素 vs 可生成部分）吗？这样能让整体结构更清晰。